贝叶斯决策

最新推荐文章于 2019-03-18 14:50:29 发布
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本文深入浅出地介绍了贝叶斯决策理论的核心概念，包括贝叶斯公式、先验概率、后验概率等，并探讨了如何利用这些概念进行最小错误率决策和最小风险决策。此外，还讨论了贝叶斯决策理论在分类任务中的应用。

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贝叶斯公式

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简单的例子
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先验概率
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先验概率的一些问题
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后验概率
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决策
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最小错误率决策
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最小风险贝叶斯决策
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最小风险决策
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贝叶斯决策理论的分类方法
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贝叶斯决策 分类器
wenyusuran的专栏
02-02 2303
最小误差率贝叶斯分类器 x=[-3.9847  -3.5549 -1.2401  -0.9780 -0.7932  -2.8531 -2.7605  -3.7287 -2.5414  -2.2692 -3.4549  -3.0752 -3.9934  2.8792  -0.97800.7932  1.1882 3.0682  -1.5799 -1.4885  -0.7431 -0.4
贝叶斯分类器
诗意的栖居
02-09 330
贝叶斯学习 常用概率公式 乘法规则 P(AB)=P(B)P(A∣B)P(AB)=P(B)P(A|B)P(AB)=P(B)P(A∣B)      =P(A)P(B∣A)=P(A)P(B|A)=P(A)P(B∣A)      =P(BA)=P(BA)=P(BA) 全概率公式 若事件 AiA_iAi​ 互斥，且 ∑i=1nP(Ai)=1\sum_{i=1}^nP(A_i)=1∑i=1n​P(Ai...
人工智能 实验3.贝叶斯分类
越开源越幸运
03-18 1493
实验三 贝叶斯分类 目录 np.where np.zeros 完整代码1 代码版本2 实验目的 熟悉贝叶斯分类原理和方法，并对MNIST数据集（在我的上传资源可以找到https://download.youkuaiyun.com/download/lagoon_lala/11033126）进行分类。 MNIST数据集相似数据地址： https://github.com/WenDesi/liha...
贝叶斯决策 实例
a512977208的博客
10-26 1140
【此文介绍了贝叶斯公式】 现在举一个例子说明怎么使用贝叶斯公式来做决策。 例子： 假设有100个人，每个人都有自己的生日。1年有12个月，假设这100个人的生日从1月到12月的人数的分布情况如下： 3 4 5 7 10 13 14 15 12 8 5 4 那么1月到12月生人所占的比率分别为： 0...
贝叶斯决策例程
12-23
贝叶斯决策(Bayesian Decision Theory)就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。 贝叶斯决策属于风险型决策，决策者虽...
基于Matlab 实现二维正态分布贝叶斯决策面可视化 包括线性与非线性决策面.rar
10-24
在本项目中，我们主要探讨了如何在Matlab环境下实现二维正态分布的贝叶斯决策面可视化，包括线性和非线性决策面的情况。这是一个关于模式识别的基础研究，涉及了统计学、概率论和机器学习的核心概念。下面将详细阐述...
贝叶斯决策的MATLAB代码和实验报告
04-13
在风险相同时，最小错误率贝叶斯决策的准确率等于最小风险贝叶斯决策的准确率，即最小错误率贝叶斯决策是最小风险贝叶斯决策的一个特例。本文在matlab平台上对最小错误率贝叶斯决策和最小风险贝叶斯决策进行测试，...
贝叶斯决策树方法在招生数据挖掘中的应用.pdf
07-14
贝叶斯决策树方法是一种结合了贝叶斯分类器和决策树算法的优点的数据挖掘技术。在处理数据挖掘问题时，尤其是涉及到新生招生数据挖掘，分类器的性能至关重要。贝叶斯决策树能够提供一种更准确、灵活的分类方法，它...
基于matlab的贝叶斯分类器设计，包含最小错误率贝叶斯分类器、最小风险贝叶斯决策（含计算过程 和 实验结果）
最新发布
06-23
【作品名称】：基于matlab的贝叶斯分类器设计，包含最小错误率贝叶斯分类器、最小风险贝叶斯决策（含计算过程 和 实验结果） 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程...
贝叶斯分类决策
愿万事胜意
02-28 3473
目录 先验概率、条件概率与后验概率的概念 先验概率 条件概率 后验概率 加大难度，来个辨析题 贝叶斯决策理论 基于最小错误率的贝叶斯决策 基于最小风险的贝叶斯决策 先验概率、条件概率与后验概率的概念 先验概率 先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。 通俗点讲，先验概率就是事情尚未发生前，我们对该事发生概率的估...
贝叶斯决策论
whime
10-20 236
  这里的概率P不是误判概率，而是样本本身是Cj类别的概率。在样本x上分类为Ci的风险是从其它类别误分类过来的。        我们的任务就是找到一个判定准则h，最小化总体风险，使得对于每一个样本x，将其误判为一个错误类别h(x）所产生的损失的期望降到最低。很明显的，我们只需保证每一个样本产生的条件风险最小，则总体的条件风险必然最小。问题转化为了找到每一个样本上使条件风险R(c I x...
模式识别学习笔记（2）——贝叶斯决策
Carol__Deng的博客
01-13 1269
贝叶斯决策理论 生成模型：一个类别一个类别进行训练 判别模型：将多个类别的样本放在一起分析训练 参数模型 非参数模型：无函数形式 半参数：多个高斯函数混合而成，可表示任意分布的密度函数 最小错误率决策 基于先验概率决策，则最小错误率决策为 基于后验概率决策，则最小错误率决策为 极大似然法 最小风险决策 决策代价（Loss）：真实
系统学习机器学习之参数方法（二）
工作笔记
08-04 7151
http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.html
贝叶斯分类器原理与应用
leonliu1995的博客
12-16 4154
贝叶斯决策对于机器学习还有一种将概率应用于其中的一类算法，我们这里先介绍贝叶斯决策论，也算是从另一个角度来思考机器学习的算法。假设对于数据集，对应的数据类别有N种，分别为： Y={c1,c2,⋯,cN}Y = \{ c_1, c_2, \cdots, c_N\} L(Y,f(X))L(Y, f(X))为损失函数，那么我们可以得出将一个样本点xx分类为cic_i所产生的期望损失为 Rexp(f)
贝叶斯概率决策与分类器
winycg的博客
09-20 813
贝叶斯决策 条件概率：P(A∣B)=P(AB)P(B)P(A|B)=\frac{P(AB)}{P(B)}P(A∣B)=P(B)P(AB)​ 乘法定理：P(AB)=P(A∣B)P(B)=P(B∣A)P(A)P(AB)=P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A)P(AB)=P(A∣B)P(B)=P(B∣A)P(A) 全概公式：B1∪B1∪...Bn=Ω,且Bi∩Bj=空集，则P(A)=∑i=1nP(A...
基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法的实现过程分析
.
07-11 2616
基于朴素贝叶斯分类器的文本聚类算法 （上） http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1315948.html  基于朴素贝叶斯分类器的文本聚类算法 （下）http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1316044.html
贝叶斯分类器算法及案例详解
热门推荐
Spyderman
01-01 1万+
作者：vicky 致谢： 本文是对贝叶斯分类器（包括朴素贝叶斯分类器，半朴素贝叶斯分类器及贝叶斯网络）算法的演算及案例的详细分析。建议先阅读“理解贝叶斯分类器原理及关系”后再阅读本文，会对上述几种贝叶斯分类器有更深入的理解。本文只是在学习后进行了总结并加入了自己的理解，如有不妥之处，还望海涵，也希望大家多多指教，一起学习！ 一、 朴素贝叶斯分类器 特点:假设输入的变量的特征属性之间具有很强的独立...
贝叶斯决策理论与应用
"本资料详细介绍了贝叶斯决策的相关概念和应用，包括贝叶斯决策问题的分类、后验风险决策、常用损失函数下的贝叶斯估计、抽样信息期望值、最佳样本量的确定以及二行动线性决策问题的EVPI。" 第五章 贝叶斯决策 第...
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